深度学习平台的开发和应用

阅读数:1856 2019 年 9 月 7 日 13:49

深度学习平台的开发和应用

ArchSummit 北京 2018 大会上,潘欣讲师做了《深度学习平台的开发和应用》主题演讲,主要内容如下。

演讲简介

本次演讲将分别从算法,硬件和数据的角度,讲述深度学习平台的开发和应用。

深度学习的算法的趋势是更加多样化和灵活化。需要框架提供数百个稳定和向后兼容的接口。同时在编程方式上,需要更接近传统编程语言的模式。演讲将介绍 TensorFlow 和 Paddlepaddle 在接口兼容性上的设计和 Pytorch 的 imperative 编程模式的成功。

硬件将变得更加异构化,服务器将大量采用 GPU,TPU 加速。移动设备的 SoC 将包含 CPU,GPU,NPU。FPGA 也将在很多场景使用。演讲将介绍异构设备编程的难点,深度学习框架对异构设备的常见优化方法和效果。

大规模的数据对科学家和平台都提出了巨大的挑战。本演讲将介绍 Data Version 对于实验复现的作用和 TensorFlow,Paddlepaddle 数据入口的演化历史。

最终演讲会结合具体案例,介绍深度学习框架在不同场景中的应用。

演讲提纲

  1. 深度学习框架如何支持更加灵活和复杂的算法
  2. 深度学习框架如何优化异构硬件设备上的性能和资源消耗
  3. 深度学习框架如何支持大数据的处理
  4. 深度学习框架的应用

听众受益点

  • 深度学习平台的设计,开发,趋势
  • 深度学习在算法,硬件设备,数据方面的变化和相关技术
  • 深度学习框架和算法的应用

讲师介绍

潘欣

百度 深度学习技术平台部架构师

TensorFlow 核心团队开发者,对 Eager,TPU,Profiling 和模型库做出重要贡献。在云计算 SoCC 和计算机视觉 CVPR 等会议发表论文。目前是百度深度学习平台部架构师,负责 Paddlepaddle 框架开发等相关工作。加入百度之前曾任职于 Google。

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完整演讲 PPT 下载链接

https://archsummit.infoq.cn/2018/beijing/schedule

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